Transformer类模型的特点

Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络模型，其主要特点如下：

1. 不需要像RNN或CNN那样依赖于输入序列的顺序，可以并行处理输入序列；
2. 采用自注意力机制，能够将输入序列中不同位置的信息进行交互和整合；
3. 采用多头注意力机制，可以同时对输入序列进行多个不同的注意力计算，从而更好地捕捉不同方面的信息；
4. 通过残差连接和层归一化等技术，可以有效地缓解梯度消失问题，加速训练收敛；
5. 可以用于语言模型、文本生成、机器翻译等任务，是当前自然语言处理领域最先进的模型之一。

总体上来说，Transformer模型在处理序列数据时具有高效、灵活、精准等特点，是自然语言处理领域的重要进展。